Обнаружение преступлений в видео с VideoMAE
Классифицирует видео по типам преступлений и аномалий, используя VideoMAE.
О сервисе
Описание модели Эта модель является дообученной версией модели , специально адаптированной для задач классификации видео на наборе данных UCF Crime. Она предназначена для классификации различных действий и событий, включая нормальное и аномальное поведение, такое как кража со взломом, вандализм или драка, на основе видеовхода. Детали модели Разработана: Paulo Briceño Тип модели: VideoMAE для классификации видео Метки: Насилие Арест Поджог Нападение Кража со взломом Взрыв Драка Обычные видео Дорожные аварии Грабеж Стрельба Кража в магазине Кража Вандализм Дообучена на основе модели: Применение Прямое использование Модель может напрямую классифицировать входные видео по одной из 14 указанных выше категорий. Она предназначена для задач обнаружения аномалий, особенно в сценариях, где требуется автоматизированное видеонаблюдение. Смежное использование Эту модель можно интегрировать в системы видеонаблюдения в режиме реального времени, использовать в судебно-медицинских расследованиях или применять в исследованиях для оценки и улучшения алгоритмов обнаружения преступлений. Недопустимое использование Эта модель не подходит для сценариев, в которых входные данные значительно отличаются от типов видео в наборе данных UCF Crime. Неправильное использование для наблюдения без надлежащих этических соображений. Предвзятость, риски и ограничения Предвзятость: Модель может наследовать предвзятости из набора данных UCF Crime, которые могут отражать культурные или ситуационные предположения, специфичные для этого набора данных. Ограничения: Производительность может снижаться для сценариев или действий, выходящих за рамки обучающего набора данных. Рекомендации Пользователям следует тщательно оценивать результаты работы модели и перепроверять их перед принятием важных решений. Протестируйте производительность в реальных условиях, чтобы обеспечить надежность. Ссылки OPear/videomae-large-finetuned-UCF-Crime Источник: https://qubu.ai/models/obnaruzhenie-prestuplenii-v-video-s-video-mae License: MIT
